一篇文章解决所有的jupyter不能用的问题,保证有效

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问题背景

文远有的python有多个anaconda的python环境,最近因为需要keras或者tensorflow的GPU版,又开了一个。可是又想在jupyter notebook里跑,所以又装了个jupyter.然后就出现了一系列的问题。反正就是两个都不能用了。



具体问题

大概参考了10篇以上的博客,虽然没有解决,但是最终还是让文远找到了最彻底的方法。先放两张图,问题如下:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

除此之外,

要还有一个持续链接断开,io_loop的错误

。然后就是这里:

在这里插入图片描述

上图的python3圆圈是实心的黑色,或者出现了类似于闪电的符号。这些错误都是文远遇到的。废话不多说,直接说做法。



解决方法

  • 1.首先,不要想着一个ipython运行多个环境。

  • 2.卸载掉你两个环境中所有jupyter的库(即在annaconda里installed搜索jupyter里面的库)分两步,在anaconda里只能卸载conda装的库,

    在这里插入图片描述

还需要

activate 到相应环境,

然后(也就是上图中带Description中python标志的,都需要pip uninstall)

pip uninstall 所有的库,一步一步,

或者是

pip uninstall -r requrements.txt

,要保证txt在当前路径下。

  • 3.两个环境的tornado库都必须换成4.5.3
pip install tornado==4.5.3

建议啊,在anaconda上操作版本,也就是将两个环境的tornado库 install specify version

在这里插入图片描述

  • 4.打开anaconda的Home,在首页里,切到相应的环境,然后安装jupyter notebook,和文远一样,选择安装5.7.8版本,或者5.7.6的版本,选择这个设置按钮即可。
  • 在这里插入图片描述
  • 5.装好后的效果,应该是搜索jupyter和图1的效果一样。这样两个jupyter notebook都可以在vscode里用了。

看下两个环境不一样的效果,pytorch没装GPU版keras,auto则装了:

import keras
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() # True/False

在这里插入图片描述

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作者:不爱跑马的影迷不是好程序猿

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壹句: 有山先生



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